千问蒋冠军：Personal Agent 需模型、记忆与生态协同
千问给出个人助理型 Agent 的落地框架：模型保证任务执行稳定，记忆按关联分层，生态接工具和服务，三者协同才能做主动服务。
在 2026 中国计算机大会上，阿里千问 AI 算法负责人蒋冠军分享了 Personal Agent 的技术框架。他把 AI 应用分为对话、代理、助理三个阶段，认为当前正进入助理阶段。千问从三方面推进：模型侧梳理 8000 多项原子能力以提升执行稳定性；记忆侧按事件关联强弱分层存储，避免对话堆积带来的噪声；生态侧接入工具、行业 Skill 与第三方 Agent。
正文摘录
.png) 10 月 22 日，在 2026 中国计算机大会上，阿里巴巴千问事业部 AI 算法负责人蒋冠军分享了千问打造 Personal Agent 的技术实践。他认为，真正的 Personal Agent 阶段，应该带来增量价值的创造和个性化的主动服务，模型、记忆与生态是共同构建这一核心能力的三要素。  蒋冠军将 AI 应用的发展分为对话、代理和助理三个阶段。当前，AI 应用正加速迈向助理阶段，在交付具体任务的基础上，开始结合专业经验和个人上下文，围绕用户目标自主规划与执行，并进一步发现用户尚未注意到或有所疏忽的需求。 他表示，Personal Agent 解决日常工作、学习、生活问题的理论上限接近 100%，释放这一潜力的关键，在于让系统能力与问题解决路径更好地匹配，通过模型、记忆与生态能力的高效协同，为不同问题找到最优解决路径。  在模型层面，千问更加重视任务执行的稳定性。